Різниця між видобутком тексту та обробкою природних мов
Термін "видобуток тексту" використовується для автоматизованого машинного навчання та статистичних методів, що використовуються для цієї мети. Він використовується для вилучення високоякісної інформації з неструктурованого та структурованого тексту. Інформація може бути зразковою у тексті чи відповідній структурі, але семантика в тексті не враховується. Природна мова - це те, що ми використовуємо для спілкування. Методи обробки таких даних для розуміння основного значення в сукупності називають «Обробка природних мов» (NLP). Дані можуть бути мовленнєвими, текстовими або навіть зображеннями та підходами, що застосовують методи машинного навчання (ML) на даних для побудови програм, що включають класифікацію, вилучення структури, узагальнення та переклад даних. структура, аналіз настроїв тощо.
Порівняння «голова до голови» між розробкою тексту та обробкою природних мов (Інфографіка)
Нижче наведено топ 5 Порівняння між текстовим майнінгу та природним обробкою мови
Основні відмінності між текстовим майнінгу та природничою обробкою мови
- Застосування. Концепції NLP використовуються в таких основних системах:
- Система розпізнавання мовлення
- Система відповідей на питання
- Переклад з однієї конкретної мови на іншу конкретну мову
- Узагальнення тексту
- Аналіз почуттів
- Шаблони на основі шаблонів
- Класифікація тексту
- Сегментація теми
Додаткові програми включають наступне:
- Людські роботи, які розуміють природні команди мови та взаємодіють з людьми на природній мові.
- Побудова універсальної системи машинного перекладу є довгостроковою метою в області NLP
- Він генерує логічну назву для даного документа.
- Створює змістовний текст для певних тем або для заданого зображення.
- Розширені чати, які генерують персоналізований текст для людей та ігнорують помилки в письмі людини
Популярні програми Text Mining:
- Контекстуальна реклама
- Зміст збагачення
- Аналіз даних соціальних медіа
- Фільтрація спаму
- Виявлення шахрайства шляхом розслідування претензій
- Життєвий цикл розвитку -
Для розробки системи NLP загальний процес розвитку матиме наступні етапи
- Зрозумійте постановку проблеми.
- Вирішіть, які дані або корпус потрібні для вирішення проблеми. Збір даних - це основна діяльність щодо вирішення проблеми.
- Аналіз зібраного корпусу. Яка якість та кількість корпусу? Відповідно до якості даних та постановки проблеми, потрібно зробити попередню обробку.
- Закінчивши з попередньою обробкою, почніть з процесу інженерії функцій. Функціональна інженерія - це найважливіший аспект програм NLP та наукових даних. Для цього використовуються різні техніки, як розбір, семантичні дерева.
- Визначившись із витягнутими функціями із необроблених попередньо оброблених даних, ви вирішите, яку обчислювальну техніку використовувати для вирішення вашої проблеми, наприклад, чи хочете ви застосувати методи машинного навчання чи методи, засновані на правилах ?. У сучасних системах NLP використовуються майже весь час вдосконалені ML-моделі, засновані на Deep Neural Networks.
- Тепер, залежно від методів, які ви збираєтеся використовувати, ви повинні прочитати файли функцій, які ви збираєтеся надати як вхід до алгоритму прийняття рішень.
- Запустіть модель, протестуйте її і відрегулюйте.
- Перейдіть через вищезазначений крок, щоб отримати бажану точність
Для програми Text Mining основні етапи, такі як визначення проблем, такі ж, як і в NLP. Але є і деякі різні аспекти, які перераховані нижче
- Більшу частину часу Text Mining аналізує текст як такий, який не вимагає довідкового корпусу, як у NLP. У частині збору даних потреба у зовнішньому корпусі зустрічається дуже рідко.
- Основна інженерія функцій для розробки тексту та обробки природних мов. Такі методи, як n-грам, TF - IDF, подібність косину, відстань Левенштейна, хешинг функцій найбільш популярні в текстовому майнінгу. NLP, що використовує Deep Learning, залежить від спеціалізованих нейронних мереж, що викликають Auto-Encoders, щоб отримати абстракцію тексту високого рівня.
- Моделями, використовуваними в текстовому майнінгу, можуть бути статистичні моделі, засновані на правилах, або порівняно прості моделі ML
- Як ми вже згадували раніше, точність системи тут чітко вимірюється, тому інірування Run, Test, Finetune моделі порівняно легко в Text Mining.
- На відміну від системи NLP, у системах текстового майнінгу буде презентаційний шар для представлення результатів видобутку. Це швидше мистецтво, ніж інженерія.
- Майбутня робота - З розширенням використання Інтернету видобуток тексту набуває все більшого значення. З'являються нові спеціалізовані галузі, такі як веб-майнінг та біоінформатика. На сьогоднішній день більшість робіт із видобутку даних полягає в очищенні даних та підготовці даних, яка є менш продуктивною. Активні дослідження проводяться для автоматизації цих робіт за допомогою машинного навчання.
НЛП з кожним днем стає кращим, але природну людську мову важко боротися з машинами. Ми висловлюємо анекдоти, сарказм і будь-які почуття легко, і кожна людина може це зрозуміти. Ми намагаємося вирішити це за допомогою ансамблю глибоких нейронних мереж. В даний час багато дослідників НЛП роблять акцент на автоматизованому машинному перекладі за допомогою непідконтрольних моделей. Розуміння природних мов (NLU) - це ще одне сфера інтересів, яке має величезний вплив на чат-ботів та роботів, зрозумілих для людини.
Таблиця порівняння обробки тексту та порівняння з використанням природних мов
| Основи порівняння | Добування тексту | НЛП |
| Мета | Витягуйте якісну інформацію з неструктурованого та структурованого тексту. Інформація може бути зразковою у тексті чи відповідній структурі, але семантика в тексті не враховується. | Намагаючись зрозуміти, що передається людиною природною мовою - це текст чи мова. Проаналізовано смислові та граматичні структури. |
| Інструменти |
|
|
| Область застосування |
|
|
| Результат | Пояснення тексту за допомогою статистичних показників типу 1.Частота слів 2. Шаблони слів 3.Співвідношення в словах | Розуміння того, що передається за допомогою тексту чи мови 1. Передані настрої 2.Смислове значення тексту, щоб його можна було перекласти на інші мови 3.Граматична структура |
| Точність системи | Вимірювання ефективності є прямим і відносно простим. Тут ми маємо чітко вимірні математичні поняття. Заходи можна автоматизувати | Вимірювати точність системи для машин дуже важко. Втручання людини потрібне більшу частину часу. Наприклад, розглянемо систему NLP, яка перекладається з англійської на хінді. Автоматизувати міру того, наскільки точно система робить переклад, важко. |
Висновок - Текстовий майнінг проти обробки природних мов
Як обробка тексту, так і обробка природних мов намагаються отримати інформацію з неструктурованих даних. Видобуток тексту зосереджений на текстових документах і здебільшого залежить від статистичної та ймовірнісної моделі для представлення документів. NLP намагається отримати смислове значення з усіх засобів природного спілкування людини, таких як текст, мова чи навіть зображення. NLP має потенціал для революціонізують спосіб взаємодії людей із машинами. Приклади є AWS Echo та Google Home.
Рекомендована стаття
Це був посібник із розробки тексту та обробки природних мов, їхнього значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Кращі 3 речі, з яких можна дізнатися про майнінг даних проти розробки тексту
- Поточний посібник про те, як працює текстовий майнінг
- 8 важливих методів розробки даних для успішного бізнесу
- Обмін даними та зберігання даних - хто з них корисніший